具体描述
简介:《结构方程模式》为统计技术上的一大革命，对社会与行为科学的研究相当裨益，近年来，在台湾也渐渐受到重视。本书通过基本理论的引介，于第一章到第九章阐述结构方程模式的重要基本概念，第十章到十三章处理相关的应用问题，并于最后一章处理相关的批判以及值得注意的重
作者简介
台湾嘉义大学教育系助理教授美国犹他大学社会学博士
目录信息
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读后感
编辑也太省事了吧，完全照搬台湾的版本，术语都没有统一过来，看得挺费劲的。 拿到手翻了几页就看不下去了，只好挑感兴趣的部分看看。
评分编辑也太省事了吧，完全照搬台湾的版本，术语都没有统一过来，看得挺费劲的。 拿到手翻了几页就看不下去了，只好挑感兴趣的部分看看。
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用户评价
这本书的魅力在于它的叙事方式，让我感觉像是在听一位经验丰富的导师娓娓道来。作者在介绍SEM的历史渊源时，并没有仅仅列举年代和事件，而是将其置于统计学发展的大背景下，解释了SEM是如何应运而生，如何解决之前统计方法无法解决的问题。读到关于“路径分析”和“因素分析”如何融合形成SEM时，我看到了统计学发展的逻辑脉络，也更深刻地理解了SEM作为一种综合性统计工具的强大之处。书中对于模型构建的阐述，从理论假设的提出，到变量的选择，再到参数的估计，每一步都充满了智慧和实践指导。我尤其欣赏作者在讲解如何识别和处理多重共线性、异方差等数据问题时的细致入微。这些细节往往是初学者容易忽略但又至关重要的部分，而本书却给了充分的关注。作者还特别强调了模型评估的重要性，并详细介绍了各种拟合指数的计算原理和解释方法。他并没有简单地给出“好”与“坏”的判断标准，而是引导读者理解不同拟合指数的侧重点，以及如何综合运用它们来全面评估模型的质量。这本书让我认识到，SEM并非一成不变的公式堆砌，而是一个动态的、需要不断迭代和优化的过程。
评分这本书的独特之处在于它的叙事逻辑，仿佛作者在与读者进行一对一的交流。他并没有直接给出复杂的公式，而是从最基本的统计概念出发，逐步引入SEM的各个组成部分。我特别喜欢作者在讲解“路径分析”时，用到的“因果链”的比喻。他详细地解释了如何通过路径分析来识别变量之间的直接和间接影响，以及如何解释路径系数的含义。这让我对变量之间的复杂关系有了更直观的认识。书中对于“结构方程模型”的扩展，也十分精彩。他解释了SEM如何通过同时包含测量模型和结构模型，来克服传统统计方法在处理潜在变量和测量误差时的局限性。读到关于“多层结构方程模型”的介绍时，我才了解到SEM还可以用于处理嵌套数据，例如学生嵌套在班级里，班级嵌套在学校里。作者在这方面给出的讲解，对于我将来进行多层数据分析非常有指导意义。
评分我一直认为SEM是一种非常强大的统计工具，但苦于找不到一本真正能够引导我入门的书。直到我读了这本书，才真正找到了方向。作者在讲解“模型拟合”时，用了“拼图”的比喻，让我瞬间理解了模型拟合度的意义：就像将拼图的碎片（数据）按照一定的规则（模型）拼凑起来，看它能否完美地组合成一幅完整的画面（理论）。他对各种拟合指数的介绍，也充满了独到的见解。他并不是简单地罗列公式，而是从直观的角度去解释每个指数代表的含义。例如，他将RMSEA比作“未解释的残差”，Chi-square比作“模型与数据的总体差异”。这使得我能够更好地理解这些指标的实际意义。书中对于“潜在增长模型”的讲解，也让我眼前一亮。它能够捕捉个体随时间变化的轨迹，这对于理解发展过程中的心理变化非常有帮助。作者在讲解过程中，还穿插了大量的“错误示范”，指出常见的模型构建和解释误区，这让我少走了很多弯路。
评分读这本书的过程，就像是在进行一场思维的探索。作者在介绍SEM的“假设检验”时，并没有将它仅仅看作是统计学意义上的检验，而是将其提升到了科学理论检验的高度。他强调了SEM如何帮助我们验证和修正理论模型。我印象最深的是关于“验证性因素分析”（CFA）的讲解。作者详细地阐述了如何通过CFA来检验理论模型的结构效度，以及如何评估潜变量之间的关系。他对于“模型修正”的讲解也十分细致，解释了在模型拟合不佳时，如何根据模型的统计信息来对模型进行合理的修正，但同时也强调了修正的必要性和潜在的过度拟合风险。书中还专门辟章节讨论了“中介模型”和“调节模型”，这两个模型在社会科学研究中非常常见，作者用清晰的图示和实例，将它们的构建和解释过程呈现得淋漓尽致。这本书让我对SEM的应用有了更深的理解，也激发了我用SEM来解决自己研究问题的热情。
评分这本书的写作风格非常接地气，让我在阅读过程中感受不到任何学习的压力。作者在讲解SEM的“模型构建”过程时，总会不厌其烦地提醒读者要时刻关注理论的指导。我最喜欢作者在讲解“中介效应”时，用到的“多米诺骨牌”的比喻。他详细地解释了当一个变量作为另一个变量的“中介”时，如何通过SEM来检验这种链式反应的存在和强度。书中对于“调节效应”的讲解，同样非常精彩。他解释了当两个变量之间的关系强度会受到第三个变量的影响时，SEM是如何将这种“交互”纳入模型进行分析的。读到关于“结构方程模型在纵向数据中的应用”时，我才了解到，SEM不仅可以分析横截面数据，还可以分析纵向数据，捕捉个体随时间的变化轨迹。作者在讲解过程中，还穿插了对一些常见统计软件（如AMOS, LISREL）的使用指导，这对于我来说，是非常实用的操作性补充。
评分这是一本真正能够带领读者走进SEM世界的书。作者在内容编排上非常用心，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的模型。我最欣赏的是书中对“模型比较”的详细介绍。作者并没有简单地告诉我们哪个拟合指数“好”，而是教我们如何通过比较不同模型来选择最优的模型，比如增量拟合指数、信息准则等。这让我明白，SEM的过程是一个不断优化和检验的过程，而不是一次性就能完成的任务。书中对于“中介效应”的讲解尤为精彩，作者通过几个不同的案例，展示了如何检验直接效应、间接效应以及它们的显著性。他特别强调了在解释中介效应时需要注意的逻辑前提和潜在的混淆变量。读到关于“共同方法变异”的讨论时，我才意识到，在跨个体或跨时间研究中，如何处理和控制共同方法变异的重要性。作者给出的解决方案，也让我豁然开朗。这本书不仅仅是讲解SEM技术，更是教会我们如何用严谨的科学态度去分析数据、解释结果。
评分这本书在讲解SEM的过程中，始终贯穿着“理论驱动”的理念。作者反复强调，SEM不仅仅是一种统计技术，更是一种理论构建和检验的工具。我最欣赏的是作者在讲解“模型评估”时，强调了“理论上的合理性”比单纯的统计拟合更重要。他指出，即使统计拟合度很高，但如果模型与理论不符，那么其研究价值也是有限的。书中对于“项目反应理论”（IRT）和SEM的结合的介绍，也让我大开眼界。IRT在教育测量领域非常重要，而SEM则提供了一个更宏观的框架来整合IRT的结果。作者在这方面给出的分析，不仅拓宽了我的视野，也让我看到了SEM在测量学领域的强大应用潜力。读到关于“稳健性检验”的章节，我才意识到，在SEM分析中，需要考虑数据分布的稳健性，以及如何选择合适的稳健估计方法。
评分这本书给我的最大感受是其深度与广度的完美结合。在深度上，作者对SEM的每一个核心概念都进行了深入的剖析，从因子载荷的解释到中介效应的检验，都力求做到条理清晰、逻辑严谨。读到关于“潜在变量的测量不变量”的部分，我才意识到，在跨群体比较研究中，确保测量工具在不同群体中具有相同的意义是多么重要。作者通过详细的图示和实例，解释了如何通过多组分析来检验测量不变量，这对于我将来进行跨文化研究非常有启发。在广度上，本书涵盖了SEM的多种应用方向，从测量模型到结构模型，再到纵向数据分析，几乎囊括了SEM的主要应用领域。书中介绍的“纵向数据分析”部分，让我对如何利用SEM来追踪个体随时间变化的研究设计有了全新的认识。作者对于各种模型拟合问题，如模型收敛、参数估计偏差等，都给出了非常实用的诊断和解决建议，这些都是从实践中提炼出来的宝贵经验。读这本书，我不仅学会了SEM的技术操作，更重要的是，学会了如何用SEM的思维方式去思考问题、设计研究。
评分这本书的文笔非常流畅，一点也没有生硬的技术性描述。作者在讲解SEM的基本原理时，总是喜欢用一些生活化的例子，比如家庭关系、学习习惯等，来类比潜变量之间的关系和影响。这使得原本抽象的概念变得触手可及。我特别喜欢作者在解释“测量模型”时，用到的“问卷设计”的比喻。他详细地阐述了如何设计有效的问卷来捕捉潜变量的信息，以及如何评估问卷的信度和效度。这对于我来说，不仅仅是学习SEM，更是在学习如何进行严谨的研究设计。书中对于“结构模型”的讲解，也同样精彩。作者详细地阐述了如何构建路径图，如何设定假设，以及如何解释路径系数的含义。他并没有仅仅停留在“A影响B”的简单层面，而是深入探讨了直接效应、间接效应和总效应的区别与联系。读到关于“调节效应”的讲解，我才真正理解了当某个变量的影响力会随着另一个变量的变化而变化时，SEM是如何将其纳入模型进行分析的。
评分刚拿到这本书，就迫不及待地翻开，原本以为这又是一本枯燥的技术手册，没想到读起来却别有一番风味。作者并没有上来就抛出一堆晦涩难懂的公式和术语，而是用非常生动形象的比喻，将结构方程模式（SEM）的核心思想娓娓道来。读到关于“测量模型”的部分，我脑海中立刻浮现出测量一个抽象概念，比如“幸福感”的画面。作者将潜变量比作隐藏在水面下的巨大冰山，而我们只能通过观察冰山露出水面的部分（显变量）来推断整体的大小和形态。这个比喻让我豁然开朗，瞬间理解了SEM如何处理那些无法直接观测但又至关重要的心理学、社会学概念。更令人惊喜的是，书中穿插了大量案例研究，从教育心理学到市场营销，再到医学研究，每一个案例都详细地展示了如何将SEM应用于解决实际问题。作者在讲解过程中，并没有回避SEM的复杂性，而是将其分解成一个个易于理解的步骤，引导读者一步步构建和检验模型。尤其在处理测量误差、评估模型拟合度这些关键环节，作者给出的解释清晰透彻，并且提供了多种评估指标的详细解读，让我深刻体会到SEM在提高研究严谨性方面的价值。这本书不仅仅是技术层面的指导，更是一种思维方式的启蒙，让我开始重新审视那些复杂的数据背后可能存在的、更深层次的因果关系。
评分看书是不会完全看懂的，还是民间版的Amos手把手教程比较清晰，即使这样我还是有地方不懂，还好我有博士师兄师姐！
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评分台湾的结构方程
评分看书是不会完全看懂的，还是民间版的Amos手把手教程比较清晰，即使这样我还是有地方不懂，还好我有博士师兄师姐！
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